基于BP和RBF神经网络的机器人逆运动学算法

• 作者: 闵华松 陈睿
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 逆运动学 工作空间 BP神经网络 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 工业机器人专栏
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TP242|TP183
• 字数: 3743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2019.23.005

摘要

针对单一神经网络求逆运动学时存在求解精度不高、 泛化能力差的问题,研究了工业机器人的工作空间及逆运动学求解算法.在对BP神经网络和RBF神经网络分析的基础上,提出了一种BP与RBF网络并行的7输入6输出神经网络模型.以一种协作型工业机械臂为例,首先建立其运动学模型并分析工作空间,然后求解正运动学获得数据集用于训练、 验证和测试网络,最后得到符合要求的网络模型.仿真结果验证了网络的正确性,并行网络方法提高了单一神经网络的求解精度,同时求解速度优于解析法求逆运动学速度,证明了该方法的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵华松	武汉科技大学信息科学与工程学院	66	568	14.0	20.0
2	陈睿	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0